Głęboka nanometria: technologia oparta na sztucznej inteligencji umożliwia szybkie wykrywanie rzadkich nanocząstek

Naukowcy z Uniwersytetu Tokijskiego zaprezentowali głęboką nanometrię (DNM), nowatorską technikę analityczną, która ma zrewolucjonizować wykrywanie nanocząstek. To innowacyjne podejście łączy zaawansowane urządzenia optyczne z algorytmem głębokiego uczenia bez nadzoru w celu redukcji szumów, umożliwiając szybką analizę próbek medycznych. DNM potrafi wykrywać cząstki o wielkości zaledwie 30 nanometrów z prędkością ponad 100 000 cząstek na sekundę.

Zwiększona czułość DNM umożliwia dokładne wykrywanie śladowych ilości rzadkich cząstek, takich jak pęcherzyki zewnątrzkomórkowe (EV), które są kluczowe dla wczesnego wykrywania chorób i dostarczania leków. Technologia wykazała swój potencjał w identyfikacji wczesnych objawów raka jelita grubego, pokonując ograniczenia konwencjonalnych metod, które wymagają czasochłonnych procesów wstępnego wzbogacania.

Yuichiro Iwamoto, pracownik naukowy na stażu podoktorskim w Centrum Badań nad Zaawansowaną Nauką i Technologią, podkreślił zdolność DNM do niezawodnego wykrywania rzadkich cząstek w krótkim czasie. Komponent AI odfiltrowuje szumy tła, co jest analogiczne do uspokajania wzburzonego oceanu w celu dostrzeżenia małej łodzi. Ten postęp jest obiecujący dla różnych diagnoz klinicznych, rozwoju szczepionek, monitoringu środowiska, a nawet usuwania szumów z sygnałów w systemach elektrycznych. Iwamoto zadedykował tę pracę swojej zmarłej matce, mając nadzieję, że diagnostyka ratująca życie stanie się szybsza i bardziej dostępna.